## IMPLEMENTASI FACE DETECTION MENGGUNAKAN METODE VIOLA JONES UNTUK MEMBANTU MEMPERMUDAH PROSES COUNTER PENGUNJUNG GEDUNG
M. Nur Inrawansyah Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang indra.gmf.27@gmail.com

## ABSTRAK
Proses  counter  dilakukan  hampir  di  setiap  gedung  yang  kemudian  dapat  digunakan  untuk  berbagai keperluan.  Akan  tetapi  beberapa  perusahaan  melalukan  proses  counter  masih  dilakukan  secara  manual. Beberapa  peneletian  telah  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  ini.  Salah  satu  metode  yang  digunakan adalah  dengan  memanfaatkan  deteksi  wajah  yang  kemudian  akan  digunakan  untuk  menghitung  jumlah pengunjung.
Untuk  membuat  aplikasi  tersebut  peneliti  menggunakan  metode  viola  jones  dengan  sofware  VB  2010 dengan bahasa C Sharp atau C#.  Untuk pembuatannya menggunakan beberapa library seperti Open CV, Emgu CV. Program ini dapat merekam siapa saja yang keluar dan  masuknya seseorang dalam bangunan tersebut.
Dalam  pengujian  aplikasi  ini  dapat  menghitung  orang  yang  telah  terdeteksi  oleh  kamera    dan  dapat menghitung  orang  lebih  dari  satu  secara  real  time.  Dari  pegujian  yang  sudah  dilakukan  aplikasi  yang  dibuat belum dapat berjalan jika orang yang akan deteksi lebih dari satu, memakai kacamata, memiliki model rambut yang  menutupi  sebagian  wajah  dan  beberapa  user  atau  pengunjung  yang  menggunakan  kerudung  yang modelnya menutup sebagian dari wajah. Faktor cahaya, camera dan spesifikasi computer yang digunakan sangat berpengaruh dalam aplikasi “Implementasi face detection menggunakan metode Viola  Jones untuk  membantu mempermudah proses counter pengunjung gedung”.
Kata kunci : Face Detection, Metode Viola Jones, Counter.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Seiring perkembangan zaman, teknologi elektronika dan komputer mengalami kemajuan yang sangat pesat. Perkembangan ini mendorong berkembangnya teknologi computer vision dan image processing yang  memungkinkan  komputer  dapat mengenali  suatu  citra  (gambar)  digital.  Salah  satu contohnya  adalah  sistem  pendeteksian  wajah  sebagai tahap awal.
Metode Viola-Jones merupakan  salah  satu  metode pendeteksian  objek  yang  cukup  populer,  yang  dapat memberikan  hasil dengan tingkat keakuratan  yang cukup tinggi  dan  dengan  kecepatan  yang  sangat  tinggi.  Metode ini,  diusulkan  oleh Paul  Viola dan Michael  Jones pada tahun  2001,  dengan  menggabungkan  empat  kunci  utama untuk  mendeteksi  suatu  objek,  yaitu  Fitur  persegi sederhana,  disebut fitur  Haar , Integral image untuk pendeteksian  fitur  dengan  cepat,    Metoda AdaBoost machine-learning, Cascade classifier untuk mengkombinasikan  banyak  fitur.  Fitur  yang  digunakan dalam metode Viola-Jones adalah fitur Haar yang didasari oleh Haar wavelets . Haar wavelets adalah satu gelombang panjang  berupa  gelombang  persegi  (satu interval tinggi satu  dan  satu interval rendah).  Dalam  dua  dimensi, gelombang  persegi  ini  digambarkan  dengan  sepasang persegi yang berdekatan – satu terang dan satu gelap.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan,  maka  permasalahan  yang  dibahas  dalam program  ini  adalah  bagaimana  cara  membangun aplikasi yang dapat melakukan proses counter dengan menggunakan metode viola jones pada VB 2010

## 1.3. Batasan Masalah
Berdasarkan  sistem  yang  dikerjakan  penulis, adapun  batasan  masalah  yang  ada  pada  program  ini adalah:
1. Aplikasi  ini  hanya  dapat  dijalankan  pada desktop saja. Untuk uji coba aplikasi menggunakan camera handphone yang dikoneksikan menggunakan IP Webcam .
2. Spesifikasi handphone yang digunakan ber- type samsung galaxy J5.

## 1.4. Tujuan
Dari masalah-masalah yang telah dirumuskan  aplikasi  yang  menghasilkan sistem counter dengan  mendeteksi  wajah    menggunakan metode viola jones berbasis desktop.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Haar  Cascade  Classifier Dan  Algoritma Adaboost Untuk  Deteksi  Banyak  Wajah  Dalam
Ruangan  Kelas.Deteksi  wajah  yang  dibuat  mengarah kepada  sistem  absensi  secara  otomatis  namun  hanya sebatas  deteksi  wajah  mahasiswa  yang  ada  dikelas berdasakan  posisi  wajah  yaitu  posisi  lurus  kedepan sejajar  15  derajat  kekanan,  kekiri,  mengangkut  dagu keatas  dan  kebawah,  dan  berdasarkan  tiga  jarak object wajah yaitu 100 cm, 150 cm, dan 200 cm serta menghitung  banyak  mahasiswa  yang  ada  di  dalam kelas.  Aplikasi  ini  menggunakan  metode haar cascade  classifier .  Hasilnya  metode  yang  digunakan sangat  baik  ideal  digunakan  untuk  deteksi  banyak wajah  ,berdasarkan  indikasi  dari  objek  terdetksi banyak  wajah  secara real time maka  jumlah  orang akan  diketahui  ,objek  tidak  akan  terdeteksi  jika terhalang oleh objek lain. (Hadi, 2013)
Deteksi  Wajah  Menggunakan  Metode Viola Jones Pada Graphics Processing Unit Face Detection Using  Viola  Jones  Method  On  Graphics  Processing Unit .  Metode Viola  Jones dieksekusi  secara  paralel menggunakan GPU ( Graphic  Processing  Unit ) berbasis CUDA ( Compute Unified
Device Architecture ). CUDA adalah platform komputasi paralel  pada GPU yang  dibuat  oleh  perusahaan NVIDIA .  Data  citra  yang  digunakan  berformat Portable grayscale map ( *.pgm). Sebagai perbandingan speedup ,  dilakukan  juga eksekusi secara  serial  .  Dari  hasil  penelitian,  didapat  bahwa metode Viola  Jones pada GPU mempunyai  akurasi yang  baik.  Didapat speedup 1.38  pada  citra  ukuran lebih kecil atau  sama dengan  640x480, speedup 1.82 pada wajah ukuran diantara resolusi 640x480 sampai 1024x768, dan speedup 1.9 pada wajah ukuran diatas sama  dengan  1024x768.  Metode  yang  digunakan Viola  Jones  On  GPU. Hasilnya  Dari  hasil  pengujian didapat speedup terendah dari data ke-1 sebesar 0.35 dan speedup tertinggi dari ke-80 sebesar 3.55, akurasi semua golongan citra relatif akurat sebesar 85.9155%,  Untuk  citra  golongan  A  memiliki  akurasi dan speedup sebesar 87.7193% dan 1.38, Untuk citra golongan  B  memiliki  akurasi  dan  speedup  sebesar 87.7879% dan 1.82, Untuk citra golongan C memiliki akurasi  dan speedup sebesar  84.5921%,  dan  1.9. (Yogi, 2014)

## 2.2. Face Detection
Deteksi  wajah  adalah  suatu  teknologi  komputer untuk mendeteksi wajah manusia dengan cara menentukan letak  dan  ukuran  wajah  manusia  di  dalam  citra  digital. Teknologi  ini  dapat  mendeteksi  wajah  melalui  ciri/sifat wajah  dan  tidak  memperdulikan  hal  hal  lainnya,  seperti bangunan, pohon dan badan manusia itu sendiri.  Bidang- bidang penelitian yang juga berkaitan dengan pemrosesan wajah  ( face  processing )  adalah  autentikasi  wajah  ( face authentication ),  lokalisasi  wajah  ( face  localization ), penjejakan wajah ( facetracking ), dan pengenalan ekspresi wajah  ( facial  expression recognition ).  Deteksi  wajah merupakan  salah  satu  tahap  awal  ( preprocessing )  yang sangat  penting  sebelum  dilakukan  proses  pengenalan
wajah  ( face recognition ).  Deteksi  wajah  dapat  juga diartikan dengan deteksi benda yang spesifik. Dalam kasus ini benda yang dideteksi secara spesifik atau berupa wajah manusia  yang  sering  disebut  dengan  istilah  fitur.  Yaitu bagian  wajah  manusia  yang  memiliki  ciri  khusus,  seperti mata,  hidung,  mulut,  pipi,  dahi  dan  dagu.  Adapun  faktor yang  dapat  mempengaruhi  deteksi  wajah,  antara  lain: (Yogi, 2014)
1. Pose  Bagian  wajah  yang  terlihat  pada  citra  bisa bervariasi (bagian depan terlihat jelas, bagian wajah ada yang tidak terlihat).
2. Komponen  Struktural  Fitur  pada  wajah  seperti kumis,  jenggot,  kacamata  dan  beberapa  komponen yang bisa membuat wajah berbeda dari satu dengan yang  lain.  Seperti  bentuk  wajah,  warna  kulit,  dan ukuran.
3. Ekspresi Wajah Ekspresi wajah yang ada pada citra.
4. Orientasi  Citra  Pengambilan  gambar  pada  objek citra.
5. Kondisi Citra Kondisi pencahayaan (spektrum), dan karakteristik  kamera  (sensor,  response,  lensa) berpengaruh terhadap tampilan wajah.
2.3. Viola Jones
Prosedur
deteksi wajah Viola-Jones mengklasifikasikan  gambar  berdasarkan  pada  nilai fitur  sederhana.  Terdapat  banyak  alasan  untuk menggunakan  fitur  dari  pada pixel secara  langsung. Alasan  yang  paling  umum  adalah  bahwa  fitur  dapat digunakan  untuk  mengkodekan  pengetahuan  domain ad-hoc yang  sulit  dalam  pembelajaran  terhadap  data latih  yang  terbatas  jumlahnya.  Alasan  penting  kedua untuk menggunakan fitur adalah sistem fitur berbasis operasi  jauh  lebih  cepat  daripada  sistem  berbasis pixel. Klasifikasi gambar dilakukan berdasarkan nilai dari  sebuah  fitur.  Penggunaan  fitur  dilakukan  karena pemrosesan fitur berlangsung lebih cepat dibandingkan  pemrosesan  citra  perpiksel.  Terdapat tiga  jenis  fitur  berdasarkan  jumlah  persegi  panjang yang terdapat di dalamnya  seperti yang dapat dilihat seperti pada Gambar 1 (Dwisnanto, 2012).
Gambar 1. Jenis fitur gambar
Gambar 1 : Menggambarkan bahwa fitur (a) dan (b)  terdiri  dari  dua  persegi  panjang,  sedangkan  fitur (c)  terdiri  dari  tiga  persegi  panjang  dan  fitur  (d) empat  persegi  panjang.  Cara  menghitung  nilai  dari fitur  ini  adalah  mengurangkan  nilai pixel pada  area
putih  dengan pixel pada  area  hitam.  Untuk mempermudah  proses  penghitungan  nilai  fitur, algoritma Viola-Jones menggunakan  sebuah  media berupa Integral Image . Untuk menentukan nilai rata-rata pixel pada area segiempat  (daerah  yang  diarsir)  dapat  dilakukan hanya  dengan  membagi  nilai  pada  (x,y)  oleh  area segiempat.  Gambar  3  menggambarkan  perhitungan integral salah  satu  area  segiempat  seperti  pada Gambar 2 berikut ini
Gambar 2. Integral image
Gambar  2  :  Dengan  menggunakan integral image  dapat  mengetahui  nilai pixel untuk  beberapa segiempat  yang  lain  misalkan,  seperti  segiempat  D pada  Gambar  3  di  atas  dapat  dilakukan  dengan  cara menggabungkan  jumlah pixel pada  area  segiempat A+B+C+D,  dikurangi  jumlah  dalam  segiempat  A+B dan A+C, ditambah jumlah pixel di dalam A. Dengan A+B+C+D  adalah  nilai  dari integral image pada lokasi 4, A+B adalah nilai pada lokasi 2, A+C adalah nilai  pada  lokasi  3,  dan  A  pada  lokasi  1.  Sehingga hasil dari D dapat dikomputasikan D = (A+B+C+D)- (A+B)-(A+C)+A.
Untuk  memilih  fitur  yang  spesifik  yang  akan digunakan  dan  untuk  mengatur  nilai  ambangnya ( threshold ), Viola dan Jones menggunakan  sebuah metode machine  learning yang  disebut AdaBoost . AdaBoost menggabungkan  banyak classifier lemah untuk  membuat  sebuah classifier kuat.  Lemah  disini berarti urutan filter pada classifier hanya mendapatkan  jawaban  benar  lebih  sedikit.  Jika keseluruhan classifier lemah digabungkan maka akan menjadi classifier yang lebih kuat. AdaBoost memilih sejumlah classifier lemah  untuk  disatukan  dan menambahkan  bobot  pada  setiap classifier ,  sehingga akan  menjadi classifier yang  kuat. Viola-Jones menggabungkan beberapa AdaBoost classifier sebagai  rangkaian filter yang  cukup  efisien  untuk menggolongkan  daerah image .  Masing-masing  filter adalah  satu AdaBoost classifier terpisah  yang  terdiri classifier lemah atau satu filter fitur. Karakteristik  dari  algoritma Viola-Jones adalah adanya  klasifikasi  bertingkat.  Klasifikasi  pada algoritma  ini  terdiri  dari  tiga  tingkatan  dimana  tiap tingkatan mengeluarkan subcitra yang diyakini bukan wajah.  Hal  ini  dilakukan  karena  lebih  mudah  untuk menilai  subcitra  tersebut  bukan  wajah  ketimbang
menilai  apakah  subcitra  tersebut  berisi  wajah. Gambar  3  menggambarkan  bentuk  alur  kerja  dari klasifikasi bertingkat.
Gambar 3. Alur klasifikasi bertingkat
Gambar 3: Pada klasifikasi tingkat pertama, tiap subcitra  akan  diklasifikasi  menggunakan  satu  fitur. Hasil  dari  klasifikasi  pertama  ini  berupa  T  ( True ) untuk gambar yang memenuhi fitur Haar tertentu dan F  ( False )  bila  tidak.  Klasifikasi  ini  kira-kira  akan menyisakan 50% subcitra untuk diklasifikasi di tahap kedua.  Hasil  dari  klasifikasi  kedua  berupa  T  ( True ) untuk  gambar  yang  memenuhi  proses integral  image dan F ( False ) bila tidak. Seiring dengan bertambahnya  tingkatan  klasifikasi,  maka  diperlukan syarat  yang  lebih  spesifik  sehingga  fitur  yang digunakan  menjadi  lebih  banyak.  Jumlah  subcitra yang  lolos  klasifikasi  pun  akan  berkurang  hingga mencapai  jumlah  sekitar  2%.  Hasil  dari  klasifikasi terakhir  berupa  T  ( True )  untuk  gambar  yang memenuhi proses AdaBoost dan F ( False ) bila tidak.

## 2.4. Proses Counter
Pada  program  penghitungan  orang  yang  lewat ini diberi batasan hanya dilakukan di pintu masuk dan di  pintu  keluar  bagi  pengunjung  gedung.  Demikian pula  untuk  intensitas  cahaya  pada  saat  penghitungan dilakukan.  Intensitas  cahaya  akan  mempengaruhi warna  dari  orang  yang  akan  dihitung.  Untuk  itu pengujian  penghitungan  orang  dilakukan  pada  ruang tertutup  dimana  intensitas  cahaya  cenderung  tetap. Proses  penghitungan  dilakukan  apabila  orang melewati detection  windows ,  baik detection  windows 1  maupun detection  windows 2.  Masing-masing detection windows mewakili dua jalur pada arah yang berbeda.  Jumlah  nilai  deteksi yang  masuk  akan dikurangkan  dengan  jumlah  deteksi  yang  keluar. Selisih dari operasi ini.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Sistem Analisa  kebutuhan  sistem  merupakan  proses identifikasi  dan  evaluasi  permasalahan-permasalahan yang dibangun sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Oleh karena itu aplikasi harus memenuhi kebutuhan  yaitu  :  Aplikasi  bisa  digunakan  pada
semua PC , Laptop, dan aplikasi mampu mengimplementasikan  perhitungan  sesuai  metode yang dipakai.

## 3.2. Perancangan
Program  ini  di  letakan  pada  desktop  aplikasi dimana  seluruh  hasil  penangkapan  citra  telah  di rekam oleh desktop aplikasi tersebut. Dapat di bilang bahwa  aplikasi  yeng  terletak  di  desktop  berperan sebagai  aplikasi  sistem  penghitung object yang melewati  webcam  .  Dengan  adanya  penghitung  ini maka  akan  lebih  mudah  mengetahui  jumlah  orang yang ada pada gedung. Adapun desain system seperti pada Gambar 4 berikut ini

## Gambar 4 Desain system
1. Camera webcam akan digunakan untuk pemgambilan objek yang akan digunakan sebagi pengambilan data
2. Komputer/laptop akan digunakan sebagai pemprosessan  data  yang  akan  di  proses  lebih lanjut ke program
3. User  akan  mendapatkan  informasi  dari  data yang telah  di proses.

## 3.3. Perancangan Struktur Menu
Main Menu Close Webcam Proses Camera Masuk Camera Keluar Informasi Data

## Gambar 5  Struktur menu
1. Close berfungsi untuk keluar dari program
2. Webcam berfungsi  untuk  masuk  ke  camera yang  telah  disiapkan.  Terdapat  2 webcam yang pertama  webcam  untuk  masuk  dan  satunya  lagi webcam untuk keluar.
3. Proses  berfungsi  untuk  masuk  ke  pemprosessan citra  untuk  proses  pendeteksian  perhitungan face .
3.4. Flowchart System
1. Start :  awal  mulainya  suatu  program  ketika pertama kali di running 2. Webcam :  setelah  di running maka  masukan pada aplikasi berupa video yang real-time
3. Mendeteksi wajah :pada bagan tersebut terdapat percabangan  ,dimana  jika  “ya”  maka  akan  ke proses  selanjutnya  “proses  hitung”  tapi  jika “tidak”  maka  akan  ke  proses output ”informasi data”.
4. Informasi deteksi : hasil dari proses hitung akan di masukkan pada informasi deteksi.
5. Keluar  :  pada  bagan  “keluar”  akan  terdapat percabangan  ,  dimana  jika  “ya”  maka  program akan  keluar  tapi  “tidak”  maka  akan  kembali  ke proses “ webcam ”.
6. Selesai : program close .
Start Webcam Proses Hitung Mendeteksi Wajah Infomasi Deteksi Keluar Selesai Ya Tidak Ya Tidak Gambar 6 Flowchart 3.5. Flowchart Viola Jones Strat Fitur Haar Integral Machine Learning AdaBost Cassade Classifer End

## Gambar 7 Flowchart viola jones
1. Fitur haar :  Adanya  fitur  Haar  ditentukan dengan  cara  mengurangi  rata-rata pixel pada
daerah  gelap  dari  rata-rata pixel pada  daerah terang.  Jika  nilai  perbedaannya  itu  diatas  nilai ambang  atau treshold ,  maka  dapat  dikatakan bahwa  fitur  tersebut  ada.  Nilai  dari Haar-like feature adalah  perbedaan  antara  jumlah  nilai- nilai pixel  gray level dalam  daerah  kotak  hitam dan daerah kotak putih:
dimana  untuk  kotak  pada Haar-like  feature dapat  dihitung  secara  cepat  menggunakan “ integral image ” .
2. Integral :  untuk    memudahkan    proses perhitungan nilai  dari  setiap fitur  Haar pada setiap  lokasi    gambar    digunakan    teknik    yang disebut    citra integral .   Secara    umum integral mempunyai makna menambahkan bobot,  bobot merupakan    nilai-nilai pixel yang  akan ditambahkan  ke  dalam  gambar  asli.  Jika  titik (x,y) sudah ditentukan  maka  akan di jumlahkan dari  kiri  atas  sampai  kanan  bawah  seperti persamaan 3 .
1 2 3
dimana ( , ) ii x y adalah integral image dan ( , ) i  x  y  adalah  original  image  Guna  mengetahui nilai piksel untuk beberapa segiempat yang lain, seperti  segiempat  D  pada  gambar  (b),  dapat dilakukan  dengan  cara  menggabungkan  jumlah piksel pada area segiempat A+B+C+D, dikurangi  jumlah  dalam  segiempat  A+B  dan A+C,  ditambah  jumlah  piksel  di  dalam  A. Dengan,  A+B+C+D  adalah  nilai  dari  integral image  pada  lokasi  4,  A+B  adalah  nilai  pada lokasi 2, A+C adalah nilai pada lokasi 3, dan A pada  lokasi  1.  Sehingga  hasil  dari  D  dapat dikomputasikan seperti persamaan 4.
D= (A+B+C+D)-(A+B)-
(A+C)+A
(4)
3. Algoritma AdaBoost mengkombinasikan banyak    citra-citra    yang    kurang    tajam  ( weak classifiers ) untuk menjadi citra-citra yang  lebih tajam    ( strong  classifiers )  dengan  memberi
bobot  kepada  citra weak classifiers . Weak classifier dalam  hal  ini  adalah  nilai  dari haar- like feature
4. Cassade  classifier :  menentukan  ambang  batas (nilai treshold )  untuk  mencari  nilai  perbedaan antara  nilai  fitur  yang  telah  didapatkan Memberikan bobot kepada weak classifier (nilai treshold <  nilai  ( rectangle black  -  rectangle white )  )  Menggabungkan    banyak classifier yang  lemah    untuk    membuat classifier yang lebih  kuat.
Lemah    disini    berarti    urutan  filter    pada classifier hanya    mendapatkan  jawaban  benar lebih sedikit.
Filter  nilai  citra  :  Filter    pada    masing-masing level  mengklarifikasi    citra    yang    sebelumnya telah  di  filter.  Jika  salah  satu  filter  tersebut gagal,    daerah    pada    citra    diklarifikasikan sebagai bukan wajah.

## Gambar 8 Alur klasifikasi bertingkat
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi
Menu  yang  dirancang  dalam  aplikasi system counter berbasis face detection ini memiliki beberapa tampilan seperti:
1. Tampilan  awal  program  ketika  pertama  kali  di running seperti pada Gambar 9 berikut ini

## Gambar 9 Tampilan awal program
2. Setelah button “ welcome ”  di  klik    maka  akan muncul tampilan “ about me ” seperti pada Gambar 10
Gambar 10 Tampilan about me
3. Setelah button  “GO” di  klik  maka  akan  tampil halaman utama seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11Tampilan  utama program

## 4.2. Pengujian
Setelah  dilakukan  pengujian  pada  program system  counter berbasis face  detection ini  maka  di dapatkan hasil seperti Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 Object dapat di hitung
no Gambar Asli Gambar Deteksi
1
Keterangan 1:  Satu Orang Dapat Terdeteksi
2
Keterangan 2 :  2 Orang Dapat Terdeksi
3
Keterangan 3 :  Jauh Dekat Dapat Terdeksi
Tabel 2 Tidak terdeksi
no Gambar Asli Gambar Deteksi 1
Keterangan 1:   Dari 3 Orang Hanya 2 Yang
Terdeteksi 2
Keterangan 2 : Memakai Kerudung Tidak Dapat Terdeksi
3
Ket 3 :Tampak Dari Samping Tidak Terdeksi
Tabel 3 Pengujian jumlah object N o Jumlah Object
Gambar Deteksi 1 2 Orang
Keterangan 1:   1 orang terdeteksi dari 2 object
No Jumlah Object Gambar Deteksi 2 3 Orang Keterangan 2 : 2 orang terdeteksi dari 3 object 3 4 orang Keterangan 3 :3 orang terdeteksi dari 4 object 4 5 orang Keterangan 3 :1 orang terdeteksi dari 5 object Tabel 4 Pengujian jarak
No Jumlah Object Gambar Deteksi 1 30 cm
Keterangan 1:   Jarak 30 cm object dapat terdeteksi 2 60 cm
Keterangan 2 : Jarak 60 cm object dapat terdeteksi
No Jumlah Object Gambar Deteksi 3 90 cm Keterangan 3 : Jarak 90 cm object dapat terdeteksi 4 120 cm
Keterangan 3 : Jarak 120 cm object dapat terdeteksi 5
2 meter
Keterangan 3 : Jarak 2 meter object dapat terdeteksi 6 2,5 meter
Keterangan 3 : Jarak 2,5 meter object dapat
terdeteksi
7
3 meter
Keterangan 3 : Jarak 3 meter object dapat
terdeteksi 8 3,5 meter
Keterangan 3 : Jarak 3,5 meter object dapat terdeteksi
No Jumlah Object Gambar Deteksi
9 4 meter Keterangan 3 : Jarak 4 meter object dapat terdeteksi
10 4,5 meter
Keterangan 3 : Jarak 4,5 meter object dapat terdeteksi 11 10 meter
Keterangan 3 : Jarak 10 meter object dapat terdeteksi Tabel 5 Pengujian jenis handphone No Jenis Handphone Gambar Deteksi 1 Sony Ericsson K8001 OS MIDP 2.0 3.15 MP, autofocus, xenon flash Asus Zenfone 5 Keterangan 1:   Dapat mendeteksi satu orang 2 Nokia 3660 Symbian OS v6.1, Series 60 v1.0 UI VGA, 640x480 pixels, video Keterangan 2 : Tidak dapat mendeteksi
3
Samsung J1 Android 5.1 Lollipop 5 MP ,
Autofokus, LED Flash
Keterangan 3 :Dapat mendeteksi
4
Android OS, v4.3 (Jelly Bean), upgradable to v4.4.2 (KitKat) Wi-Fi 802.11 b/g/n, Wi-Fi
Direct, Wi-Fi hotspot
8 MP, 3264 x
2448 pixels, autofocus, LED flash
Keterangan 3 :1 orang terdeteksi dari 2 object 5. PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penerapan  sistem  terhadap  permasalahan  yang  ada beserta pengujian yang ada dalam perancangan sistem counter adalah sebagai berikut:
1. Aplikasi  ini  dapat  menghitung  jumlah  orang dengan  mendeteksi  wajahnya  jika  wajahnya lurus  ke camera dan  terlihat full  face tidak sebagian atau nampak dari samping.
2. Aplikasi  ini  dibuat  dengan  menggunakan VB 2010 dengan bahasa C# ( C-Sharp ). 3. Aplikasi counter ini sangat berpengaruh dengan intensitas cahaya dan accesories yang digunakan  oleh object agar  wajahnya  dapat dideteksi .
5.2. Saran
1. Aplikasi ini dapat kembangkan dengan menggunakan  kamera  yang  lebih  bagus  seperti camera  yang  yang  cakupannya  360  derajat sehingga dapat memaksimalkan hasinya.
2. Aplikasi  ini  dapat  di  kembangkan  dalam berbagai  macam  permasalahan  seperti  absensi berbasis deteksi wajah, kapasitas ruangan untuk jumlah orang yang ada di dalam dan lain-lain.
3. Aplikasi  ini  dapat  di  kembangkan  dengan penambahan  alarm  yang  berfungsi  jika  sudah terpenuhi maka alarm akan berbunyi .
5.3. Kuissioner
Tabel 6. Hasil perangkingan 20 responden No Pertanyaan Jumlah Skor 1 Apakah aplikasi ini sesuai dengan kebutuhan ? 0,17 2 Apakah aplikasi ini sangat membantu ? 0,13 3 Apakah aplikasi ini mudah di gunakan ? 0,17 4 Apakah proses aplikasi ini cepat ? 0,27 5 Menurut anda bagaimana desain aplikasi ini ? 0,26
Pengujian  kelayakan  aplikasi  dilakukan  dengan memberikan  kuissioner  kepada  20  responden, hasilnya ditunjukkan pada Tabel 5.1.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Barczak ,  A.  L.,  &  Dadgostar,  F.  (2005).  Real- time  hand  tracking  using  a  set  of  cooperative classifiers based on Haar-like features .
[2] Dwisnanto, T. B. (2012). Sistem Deteksi Wajah dengan  Menggunakan  Metode Viola-Jones .
Metode Viola Jones , 02.
[3] Heru,  L.  H.  (2012).  Penerapan  Algoritma Viola Jones Pada Deteksi Wajah . Deteksi wajah , 01.
[4] Nugroho ,  S.,  &  Hardjoko,  A.  (2004). Sistem pendeteksi wajah manusia pada citra digital (Doctoral dissertation, Universitas Gadjah Mada).
[5] Putro ,  M.  D.,  Adji,  T.  B.,  &  Winduratna,  B. (2012). Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones.
[6] Santoso,  H.,  &  Harjoko,  A.  (2013). Haar Cascade  Classifier dan  Algoritma Adaboost untuk  Deteksi  Banyak  Wajah  dalam  Ruang Kelas. Jurnal Teknologi , 6 (2).
[7] Wilson ,  P.  I.,  &  Fernandez,  J.  (2006). Facial feature detection using Haar classifiers. Journal of  Computing  Sciences  in  Colleges , 21 (4),  127- 133.
[8] Yogi,  F.  (2014).  Deteksi  Wajah  Menggunakan Metode Viola Jones Pada Graphics
[9] Processing Unit Face  Detection  Using  Viola Jones  Method  On  Graphics  Processing  UNIT.
Face Detection , 05.